אינטגרציה של AI למערכות קיימות
שילוב AI בלי להחליף את מה שעובד – חיבור מודלים ו־APIs למערכות הקיימות שלכם (CRM, ERP, אתר, אפליקציה). נתונים נכנסים ויוצאים בצורה מבוקרת, עם לוגיקה עסקית וולידציה.
מה מקבלים
- מיפוי תשתית קיימת – איפה נכנס ה-AI ומה הוא מחזיר
- חיבור ל-APIs של מודלים (OpenAI, Azure, וכו') או שירותים שאתם משתמשים בהם
- שכבת אינטגרציה אחת – קלט/פלט אחיד, החלפת מודל בלי לשבור תהליכים
- אבטחה ופרטיות – העברת נתונים מוגדרת, לא דליפה מחוץ לארגון
- תחזוקה ושדרוגים – גרסה, ניטור ותיעוד
איך זה עובד
התהליך: חילוץ מידע → מבנה נתונים → החלטה בקוד → הסבר אנושי
דוגמאות שימוש
- הוספת סיכום אוטומטי למסמכים שנשמרים ב-DMS
- דירוג לידים ב-CRM עם עדכון שדות ומשימות אוטומטי
- צ'אטבוט באתר שמתבסס על בסיס ידע פנימי
- חילוץ נתונים מטפסים והזנה למערכת ניהול
- התראות וניטור על חריגות בדוחות (AI + כלים קיימים)
תהליך עבודה
למי זה מתאים
שאלות נפוצות
האם צריך להחליף מערכות קיימות?
לא. המטרה היא להרחיב אותן ב-AI – להוסיף שכבת ניתוח, אוטומציה או חילוץ מידע בלי להחליף את ה-CRM, ה-DMS או האתר.
עם אילו מערכות מתמחים?
אנחנו מתמחים באינטגרציות בין מערכות – CRM (HubSpot, Pipedrive ואחרים), n8n, Zapier, מערכות פנימיות ו-APIs. נמפה את התשתית ב-Discovery.
מי מספק את ה-API של ה-AI?
אפשר להשתמש בשרותים שאתם כבר משלמים עליהם (OpenAI, Azure, וכו') או שנמליץ לפי תקציב ותנאי אבטחה. אין חובה לרישיון מסוים.
כמה זמן לוקחת אינטגרציה?
תלוי במורכבות. חיבור בסיסי – שבועות; אינטגרציה מלאה עם תהליכים וניטור – חודשים. נגדיר צפי ברור בהתחלה.
מה עם אבטחת מידע?
מגדירים איפה הנתונים רצים (ענן/on-premise), אילו נתונים נשלחים ל-AI, ותנאי שימוש. מתאימים את האינטגרציה למדיניות הארגון.
האם אפשר להחליף מודל AI אחר כך?
כן. בונים שכבת אבстраציה – הקלט והפלט אחידים, כך שהחלפת מודל או ספק דורשת שינוי מינימלי.
רוצים לשלב AI במערכות הקיימות?
ספרו על התשתית והתהליך – נציע ארכיטקטורה ומסלול הטמעה.